目標檢測使用LabelImg標註VOC數據格式和YOLO數據格式——LabelImg使用詳細教程

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1 LabelImg介紹與安裝

1.1 Label介紹

github是目標檢測數據標註工具，可以標註標註兩種格式：

• VOC標籤格式，標註的標籤存儲在xml文件
• YOLO標籤格式，標註的標籤存儲在txt文件中

LabelImg的github主頁地址：

點我，帶你去>https://github.com/tzutalin/labelImg

2.1 LabelImg安裝

2.1.1 使用pip工具進行安裝LabelImg （推薦）

使用pip安裝LabelImg安裝時最簡單的方式，首推，安裝完之後會自動把LabelImg添加到環境變量中，這樣你就可以在命令行中輸入：labelimg直接打開該工具——windows用戶強烈推薦此方法

使用pip安裝labelimg

pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下面的方式是從源碼開始安裝LabelImg，一般比較麻煩，不推薦

2.1.2 在Ubuntu Linux上安裝LabelImg

1、Python 2 + Qt4
Python2的環境使用如下命令安裝

sudo apt-get install pyqt4-dev-tools
sudo pip install lxml
make qt4py2
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

2、Python 3 + Qt5 (Recommended)
Python3的環境使用如下命令安裝

sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt
make qt5py3
python3 labelImg.py
python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

2.1.3 在macOS上安裝LabelImg

1、Python 2 + Qt4
Python2的環境使用如下命令安裝

brew install qt qt4
brew install libxml2
make qt4py2
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

2、Python 3 + Qt5 (Recommended)
Python3的環境使用如下命令安裝

brew install qt  # Install qt-5.x.x by Homebrew
brew install libxml2

or using pip

pip3 install pyqt5 lxml # Install qt and lxml by pip

make qt5py3
python3 labelImg.py
python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

2.1.4 在Virtualenv虛擬環境中安裝labelimg

使用virtualenv創建虛擬環境可以避免python版本和QT版本帶來的一些問題，當然你也可以用conda創建虛擬環境，道理是一樣的

brew install python3
pip3 install pipenv
pipenv run pip install pyqt5==5.13.2 lxml
pipenv run make qt5py3
python3 labelImg.py
[Optional] rm -rf build dist; python setup.py py2app -A;mv "dist/labelImg.app" /Applications

2.1.5 其他安裝方法

作者還給出了很多的其他安裝方法，如docker安裝方法等，大家可以去作者的github主頁進行參考，這裏我就不一一列舉了！

2 LabelImg的使用

安裝好之後，就是在命令行中打開LabeImg，在命令行中輸入（因爲安裝完之後會自動添加到）：

LabelImg 或 labelimg

2.1 打開Labelimg

我們在要標定數據的時候，一般是已經制定好了要標註物體的類別，這樣在打開LabelImg之後，我們只要框定目標之後，選擇要對應的標籤即可。

labelimg JPEGImage predefined_classes.txt

說明：

• JPEGImage 目錄：存儲的是圖片的名字
• Annotation 目錄：用於存放標註圖片的標籤文件
• predefined_classes.txt 文件：定義自己要標註的所有類別

例如：我的predefined_classes.txt中定義的類別如下：

circle_red
circle_gray
rectangle_red
rectangle_gray
fingeprint_red
fingeprint_gray
other

執行命令，然後選擇JPEGImage待標註圖片數據文件夾，然後點選擇文件夾，如下圖：

選擇好標註數據文件夾之後，即進入到了LabelImg的界面，如下圖：

• 最上方顯示的是當前標註圖片的路徑
• Open Dir：待標註圖片數據的路徑文件夾，即選擇JPEGImage文件夾
• Change Save Dir：保存類別標籤的路徑文件夾，即選擇Annotation文件夾
• PascalVOC：標註的標籤保存成VOC格式，在鼠標點一下就變成YOLO，即此時就會把標註的標籤變成YOLO格式

2.2 標註前先進行一些設置

點擊View顯示如下圖，然後把如下的幾個選項勾上：

• Auto Save mode：當你切換到下一張圖片時，就會自動把上一張標註的圖片標籤自動保存下來，這樣就不用每標註一樣圖片都按Ctrl+S保存一下了
• Display Labels：標註好圖片之後，會把框和標籤都顯示出來
• Advanced Mode：這樣標註的十字架就會一直懸浮在窗口，不用每次標完一個目標，再按一次W快捷鍵，調出標註的十字架。
  

2.3 標註常用的快捷鍵

• ‘W’：調出標註的十字架，開始標註
• A：切換到上一張圖片
• D：切換到下一張圖片
• Ctrl+S：保存標註好的標籤
• del：刪除標註的矩形框
• Ctrl+鼠標滾輪：按住Ctrl，然後滾動鼠標滾輪，可以調整標註圖片的顯示大小
• Ctrl+u：選擇要標註圖片的文件夾
• Ctrl+r：選擇標註好的label標籤存放的文件夾
• ↑→↓←：移動標註的矩形框的位置

使用標註的十字架，框住要標註的目標即可，如下圖，是我對公章數據進行標註：

• 標註的時候，會把predefined_classes.txt預定義的標加載出來，然後我們只要選擇對應的標籤即可
• 右上角會顯示已經標註目標的標籤
  

3 VOC數據標籤和格式和YOLO數據標籤格式說明

3.1 VOC數據格式

VOC數據格式，會直接把每張圖片標註的標籤信息保存到一個xml文件中

例如：我們上面標註的JPEGImage/000001.jpg圖片，標註的標籤信息會保存到Annotation/000001.xml文件中，000001.xml中的信息如下：

<annotation>
	<folder>JPEGImage</folder>
	<filename>000000.jpg</filename>
	<path>D:\ZF\2_ZF_data\3_stamp_data\標註公章數據\JPEGImage\000000.jpg</path>
	<source>
		<database>Unknown</database>
	</source>
	<size>
		<width>500</width>
		<height>402</height>
		<depth>3</depth>
	</size>
	<segmented>0</segmented>
	<object>
		<name>circle_red</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<bndbox>
			<xmin>168</xmin>
			<ymin>2</ymin>
			<xmax>355</xmax>
			<ymax>186</ymax>
		</bndbox>
	</object>
	<object>
		<name>circle_red</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<bndbox>
			<xmin>2</xmin>
			<ymin>154</ymin>
			<xmax>208</xmax>
			<ymax>367</ymax>
		</bndbox>
	</object>
	<object>
		<name>circle_red</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<bndbox>
			<xmin>305</xmin>
			<ymin>174</ymin>
			<xmax>493</xmax>
			<ymax>364</ymax>
		</bndbox>
	</object>
</annotation>

xml中的關鍵信息說明：

• 圖片的名字
• 每個目標的標定框座標：即左上角的座標和右下角的座標
  • xmin
  • ymin
  • xmax
  • ymax

3.2 YOLO數據格式

YOLO數據格式，會直接把每張圖片標註的標籤信息保存到一個txt文件中

例如：我們上面標註的JPEGImage/000001.jpg圖片，標註的標籤信息會保存到Annotation/000001.txt文件中（同時會生成一個classes.txt文件，也保存到Annotation/classes.txt），000001.txt中的信息如下：

0 0.521000 0.235075 0.362000 0.450249
0 0.213000 0.645522 0.418000 0.519900
0 0.794000 0.665423 0.376000 0.470149

txt中信息說明：

• 每一行代表標註的一個目標
• 第一個數代表標註目標的標籤，第一目標circle_red，對應數字就是0
• 後面的四個數代表標註框的中心座標和標註框的相對寬和高（進行了歸一化，如何歸一化可以參考我的這篇博客中的介紹）

同時會生成一個Annotation/classes.txt實際類別文件classes.txt，裏面的內容如下：

circle_red
circle_gray
rectangle_red
rectangle_gray
fingeprint_red
fingeprint_gray
other

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